Plusieurs méthodes alternatives à GMM basées sur un critère d'information ont récemment été proposées. Pour leur utilisation pratique et leur interprétation, le principal défaut de ces alternatives, particulièrement dans le cas de restrictions de moments conditionnels, est de faire appel à des programmes d'optimisation convexe de très grande dimension. La contribution principale de cet article est d'analyser le contenu informatif d'équations estimantes dans le cadre unifié de projections de moindres carrés. L'amélioration de l'inférence par variables de contrôle, le calcul des probabilités impliquées et les interprétations informationnelles des différentes versions de GMM sont discutés dans les deux cadres de moments conditionnels et inconditionnels.